了解并掌握最新技术是一项艰巨的任务。同时，对于IT行业和企业的成功也起着非常重要的作用。目前有超过三分之二(68%)的IT领导者告诉IEEE，在疫情之后，确定他们公司未来的技术方向是一项艰巨的挑战。
当前许多首席信息官已经将注意力转向他们公司未来的业务方向，与此同时有许多新兴技术(或现有技术的新应用)也引起了人们的注意。Capgemini公司的执行副总裁兼集团首席信息官Sudhir Reddy表示，虽然这些新兴技术已经被重点关注，但当前这些技术仍存在待解的问题，同时也需要提高效率，提高竞争力。
展望2022年及以后，负责装备混合工作场所、实现更具有弹性和灵活性的供应链，并继续推进数字化转型的首席信息官们将同时关注多种新技术。领导Everest Group数字、云和应用服务研究实践的负责人Yugal Joshi表示:“首席信息官们将专注于这些技术的融合，进而用来推动变革，而并非是只关注于单一技术。”
IT领导者关注的9种技术趋势
以下是从2022年开始，将会在各公司，各行业中广泛应用的一些新技术和新功能。
1. 混合工作场所的支持工具
目前COVID-19的影响依然存在，混合工作模式将继续开展，因此可能会出现新的或者更好的工具来支持混合工作模式。几乎所有接受IEEE调查的技术领导者(97%)都认为，他们的团队正在与人力部门进行前所未有的密切合作，以便更好的落实工作场所需要的技术和应用程序，这些技术或者程序用于进行办公签到打卡、数据的使用和分析、疫情相关信息处理、员工的工作情况及心理健康等方面。Everest Group公司的CIO Joshi猜测，CIO将评估和采用更多增强和虚拟现实(AR/VR)工具和下一代协作套件。
2. 云简化技术
Reddy说:“随着越来越多的工作负载转移到云上，容器编排和云工作负载管理等具有可移植性的技术，将会越来越多的受到CIO的关注。”
“云编排技术使多云采用和混合工作负载管理成为可能。从而确保了可移植性，并避免锁定，” Reddy解释道。“云工作负载管理解决方案有助于监控负载/性能，同时允许关闭未使用的虚拟机，根据规则集动态地启动其他虚拟机。”
未来，IT领导者将着眼于云原生技术和平台，并充分利用云技术的核心能力，在速度和规模上实现更大的创新。Gartner预测，到2025年，云原生平台将为95%(比2021年的工作负载占比高30%)以上新数字项目提供基础服务。
3.云控制面
云采用的加速同劳动力和企业的数字化分布相结合，为网络攻击创造了一些巨大的温床。因此，首席信息官们正在重新思考如何在这种新常态下保护自己的组织。
Capgemini公司的Reddy表示:“由于推动无边界劳动力已常态化，对首席信息官们来说，重新思考企业网络，以及它在新环境下是否有意义，已变得很重要。”他的组织已经接受了“互联网即网络”的概念，并计划在适当的地方设置一个控制面，IT将提供基于角色的应用程序来访问这个控制面。
Reddy解释说:“这样做，我们将能够显著缩小传统企业网络，以及与接入网络相关的所有威胁。”作为一种空中交通控制的应用程序，控制面将提供跨企业的云部署管理策略。
4. 智能空间技术
Joshi说:“随着5G的进一步发展，我预计客户将采用它来优化他们的运营方式。”“目前这种优化需要对新一代的基础设施和工程解决方案进行投资。”
智能空间技术将有助于建设智能物理空间，如制造工厂、零售商店和体育场。在接受IEEE调查的IT领导者中，有82%的人认为，实施有利于可持续发展、脱碳和节能的智能建筑技术已经成为重中之重。
5. 自动化
在疫情初期，许多组织已经对其核心客户相对应的应用程序进行了数字化和自动化处理。从长远的角度考虑，现在这些组织需要为更多业务创建相应的自动化路线图，并提高其效率和弹性。
目前很多公司正在努力寻找适用于他们自身公司业务的RPA，同时利用RPA实现业务自动化的任务。Reddy说:“RPA工具越来越容易地用于基于可编程逻辑的自动化重复管理操作或业务流程。”人工智能就是一个大趋势，CIO将会继续密切关注技术的发展过程，同时利用这些技术来提供一种智能的方式，来推进RPA技术的发展。
6. 协作数据平台
超越组织边界来共享数据，并创建新的能力已经变得越来越重要。Capgemini Americas负责洞察与数据的执行副总裁Jerry Kurtz表示，创建数据生态系统的能力将是2022年各个企业的首要任务。事实上，Capgemini公司2021年初发布的一项研究表明，应用来自合作伙伴或供应商数据的组织，市值是其他组织的两倍。安全、实时的基于云的数据交换，以及支持基于数据写作而无需实际共享粒度数据本身的解决方案提供商，是技术的关键所在。(创建数据生态系统将是各企业在2022年的首要任务)
7. 区块链的应用
目前使用开源分布式数据库和账本技术的企业正在增多。IEEE调查的IT领导者列举了四个最重要的使用案例，分别是物联网中安全的机器间交互，运输跟踪和非接触式数字交易，云中健康和医疗记录的安全，以及在特定生态系统中各个部分的互连安全。
8. 生成式人工智能
目前有很多IT方面的工程师在讨论生成式人工智能，从可以编写计算机代码的自然语言生成模型再到生成深度伪造的算法。这并不全是炒作。生成式人工智能在企业中有很多应用，它比目前大多数组织中使用的机器学习要灵活许多。
“生成式人工智能指的是分析各种形式的数据(文本、视频、声音、图像)并生成与之相对应的模型，” West Monroe公司的高级技术合伙人Erik Brown认为“在商业领域中，更高效的应用方法是可行的。想象一下，一个模型可以测试并创建一个高度优化的营销计划，或者一个在全球疫情期间，可以在几周内制定出具有可行性的疫苗方案的模型。”
9. 新一代的EDR
目前勒索软件持续骚扰着各个组织，因此下一代端点检测和响应(EDR)技术正在成为网络安全方面的关键技术，我们可以通过机器学习来检测网络工具，以便快速发现并快速做出响应。
Capgemini公司的Reddy表示:“下一代EDR解决方案已经受到了首席信息官们的关注，目前已经结合了行为分析、异常检测和威胁引擎的实时更新，提供了漏洞保护。”
